運用資料探勘決策樹技術提升人力招募遴選品質-以餐飲服務業為例

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題名:	運用資料探勘決策樹技術提升人力招募遴選品質-以餐飲服務業為例 A Study of Data Mining Techniques for Recruit Selecting
作者:	朱承鴻 Zhu, Chung-Hung
貢獻者:	流通管理系
關鍵詞:	招募遴選;資料探勘;決策樹 Recruit Selecting;Data Mining;Decision Tree
日期:	2008
上傳時間:	2008-10-06 14:12:48 (UTC+8)
摘要:	餐飲服務業是一個由人員直接提供各項服務的產業，不論是後台餐飲產品製作或是前台服務提供，都需要優秀的員工提供各項符合顧客期待的產品或服務。對於以連鎖經營型態的餐飲服務業，因新設立門市與既有門市人力補足等因素，對門市人員招募遴選的作業量與品質需求一向甚高，也期望有一套容易理解且操作容易的遴選規則可以有效提升招募遴選品質，更期待透過此項遴選規則獲得的新進人員，其表現既能符合公司期望，以不會輕易的離職。隨者科技與研究方法的進步，不同專家學者陸續提出提升招募品質的工具與方法，但實務界仍有工具過於昂貴或是難以操作的困擾。資料探勘（Data Mining）技術是近年來被廣泛運用於各領域來分析大量資料的技術，主要的目的是透過資料探勘方法來挖掘隱藏在大量資料背後的資訊或知識，並將新發現的知識運用於決策品質的改善。本研究透過資料探勘的方法，探討員工基本資料與年度考績、任職時間的關聯規則，以發掘不同績效或任職時間員工所對應的基本資料，進而發展出區辨績效較佳員工與任職時間較長員工的有效規則。本研究以某餐飲服務業某公司為例，使用決策樹分析法分析個案公司人力資源系統中的隱藏知識，並挖掘到員工基本資料與年度考績的關聯規則十一項，與任職時間有關聯的規則九項，並將此規則提供人力資源與用人決策主管，作為新進人員招募政策與遴選的重要決策依據。
顯示於類別:	[流通管理系(所)] 【流通管理系所】博碩士論文

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